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技術 商品評価装置

出願人 トヨタ自動車株式会社
発明者 中野裕一郎
出願日 2004年7月26日 (16年5ヶ月経過) 出願番号 2004-217259
公開日 2006年2月9日 (14年10ヶ月経過) 公開番号 2006-039836
状態 特許登録済
技術分野 特定用途計算機
主要キーワード 改善項目 ランキング化 商品コンセプト 評価項目毎 閾値条件 判定処理結果 競合商品 エリアマップ
関連する未来課題
重要な関連分野

この項目の情報は公開日時点(2006年2月9日)のものです。
また、この項目は機械的に抽出しているため、正しく解析できていない場合があります

図面 (15)

課題

従来の商品評価装置では自商品が複数の商品の中でどのような商品コンセプト位置にあるかは判るが、次に開発する商品についてどのコンセプトを強調すれば良いかが判らなかったので、商品開発生かすことが難しかった。

解決手段

複数種類収集データを入力する入力手段1と、入力された収集データに基いて複数の商品の評価を、複数の評価項目について行う評価手段2と、評価手段による評価結果を出力する出力手段3とを備えた商品評価装置であって、評価手段2は、入力された複数種類の収集データの内容に基いて、各商品の各評価項目を、複数のエリア分類するポジショニング処理手段21と、各評価項目の収集データを、分類されたエリアに応じた重み付けを行いながら数値化した評価スコアを算出する評価スコア計算処理手段22と、算出された評価スコアに基いて、各エリアにおける評価項目毎に各商品の順位付けを行う比較処理手段23とを備える。

概要

背景

商品開発を行うにあたって、商品価値を高めるためには、マーケットリサーチを通じて使用者ニーズを汲み上げ、商品品質に反映させることが重要である。
このように、汲み上げた使用者のニーズを商品品質に反映させる方法としては、例えば特許文献1に示されているように、マーケットリサーチにより得られた現状の商品コンセプト理想の商品コンセプトとに基き、商品の潜在的な価値および顕在的で有効な価値を明確化して、商品開発時に反映させる方法がある。
また、複数の商品について、対立する一対の商品コンセプトに関するイメージを基にして、各商品間での商品コンセプトを比較することも行われている。例えば、各商品が、「静的である」および「動的である」といった一対の商品コンセプトのどの辺りに位置しているかを比較する、といったようなことが行われている。
特開2002−269334号公報

概要

従来の商品評価装置では自商品が複数の商品の中でどのような商品コンセプト位置にあるかは判るが、次に開発する商品についてどのコンセプトを強調すれば良いかが判らなかったので、商品開発に生かすことが難しかった。複数種類収集データを入力する入力手段1と、入力された収集データに基いて複数の商品の評価を、複数の評価項目について行う評価手段2と、評価手段による評価結果を出力する出力手段3とを備えた商品評価装置であって、評価手段2は、入力された複数種類の収集データの内容に基いて、各商品の各評価項目を、複数のエリア分類するポジショニング処理手段21と、各評価項目の収集データを、分類されたエリアに応じた重み付けを行いながら数値化した評価スコアを算出する評価スコア計算処理手段22と、算出された評価スコアに基いて、各エリアにおける評価項目毎に各商品の順位付けを行う比較処理手段23とを備える。

目的

前述のように、商品の潜在的な価値および顕在的で有効な価値を明確化する場合、その商品自体の価値を明確化することができるが、複数の商品間における相対的な価値の評価を行うことができないので、自商品の他商品に対する強みや弱みを把握することは困難であった。
また、前述のように、各商品間での商品コンセプトを比較した場合、自商品が複数の商品の中でどのような商品コンセプト位置にあるかは判るが、次に開発する商品について、どのコンセプトを強調すれば良いかが判らなかったので、商品開発に生かすことが難しかった。
そこで、本発明では、自商品の商品コンセプトの強み・弱みを明確化・定量化して、自商品の強調すべき商品コンセプトを明確にすることができる商品評価装置を提供するものである。

効果

実績

技術文献被引用数
1件
牽制数
3件

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請求項1

複数種類収集データを入力する入力手段と、入力された収集データに基いて複数の商品の評価を、複数の評価項目について行う評価手段と、評価手段による評価結果を出力する出力手段とを備えた商品評価装置であって、評価手段は、入力された複数種類の収集データの内容に基いて、各商品の各評価項目を、複数のエリア分類するポジショニング処理手段と、各評価項目の収集データを、分類されたエリアに応じた重み付けを行いながら数値化した評価スコアを算出する評価スコア計算処理手段と、算出された評価スコアに基いて、各エリアにおける評価項目毎に各商品の順位付けを行う比較処理手段とを備える、ことを特徴とする商品評価装置。

請求項2

前記商品評価装置は、各評価項目内において前記比較処理手段により順位付けされた各商品の評価スコアを偏差値化する偏差値化部と、各評価項目の偏差値化された評価スコアが、予め定められた閾値条件満足するか否かの判定を行い、閾値条件を満足する評価項目を抽出する評価項目抽出部とからなる、判定処理手段を、さらに備えることを特徴とする請求項1に記載の商品評価装置。

請求項3

記入力手段から入力される複数種類の収集データは、商品購入者商品購入前における商品評価データ、および商品購入後における商品評価データであり、ポジショニング処理手段によるポジショニング処理は、商品購入前における商品評価データの値を一方の軸に、商品購入後における商品評価データの値を一方の軸と直交する他方の軸にとって、各評価項目の座標を得ることで行われ、評価スコア計算処理手段による評価スコアの算出は、評価項目の座標の原点からの距離に対して、エリア毎に設定され、複数種類の収集データの内容により決定される評価関数を用いて行われる重み付け処理を施して行われる、ことを特徴とする請求項1または請求項2に記載の商品評価装置。

請求項4

前記複数のエリアは、商品における評価項目の強み・弱みの度合いに応じて分類されることを特徴とされる請求項1〜請求項3の何れかに記載の商品評価装置。

技術分野

0001

本発明は、複数の収集データに基いて商品評価を行い、次商品コンセプト立案に有益な潜在情報の抽出を可能とする商品評価装置に関する。

背景技術

0002

商品開発を行うにあたって、商品価値を高めるためには、マーケットリサーチを通じて使用者ニーズを汲み上げ、商品品質に反映させることが重要である。
このように、汲み上げた使用者のニーズを商品品質に反映させる方法としては、例えば特許文献1に示されているように、マーケットリサーチにより得られた現状の商品コンセプト理想の商品コンセプトとに基き、商品の潜在的な価値および顕在的で有効な価値を明確化して、商品開発時に反映させる方法がある。
また、複数の商品について、対立する一対の商品コンセプトに関するイメージを基にして、各商品間での商品コンセプトを比較することも行われている。例えば、各商品が、「静的である」および「動的である」といった一対の商品コンセプトのどの辺りに位置しているかを比較する、といったようなことが行われている。
特開2002−269334号公報

発明が解決しようとする課題

0003

前述のように、商品の潜在的な価値および顕在的で有効な価値を明確化する場合、その商品自体の価値を明確化することができるが、複数の商品間における相対的な価値の評価を行うことができないので、自商品の他商品に対する強みや弱みを把握することは困難であった。
また、前述のように、各商品間での商品コンセプトを比較した場合、自商品が複数の商品の中でどのような商品コンセプト位置にあるかは判るが、次に開発する商品について、どのコンセプトを強調すれば良いかが判らなかったので、商品開発に生かすことが難しかった。
そこで、本発明では、自商品の商品コンセプトの強み・弱みを明確化・定量化して、自商品の強調すべき商品コンセプトを明確にすることができる商品評価装置を提供するものである。

課題を解決するための手段

0004

上記課題を解決する商品評価装置は、以下の特徴を有する。
即ち、請求項1記載のごとく、商品評価装置は、複数種類の収集データを入力する入力手段と、入力された収集データに基いて複数の商品の評価を、複数の評価項目について行う評価手段と、評価手段による評価結果を出力する出力手段とを備えた商品評価装置であって、評価手段は、入力された複数種類の収集データの内容に基いて、各商品の各評価項目を、複数のエリア分類するポジショニング処理手段と、各評価項目の収集データを、分類されたエリアに応じた重み付けを行いながら数値化した評価スコアを算出する評価スコア計算処理手段と、算出された評価スコアに基いて、各エリアにおける評価項目毎に各商品の順位付けを行う比較処理手段とを備える。
これにより、自商品の評価項目毎に、即ち商品コンセプト毎に、他の比較商品に対する強み・弱みを評価スコアや順位付けにより定量化することができ、自商品の強調すべき商品コンセプトを明確にすることが可能となる。

0005

また、請求項2記載のごとく、前記商品評価装置は、各評価項目内において前記比較処理手段により順位付けされた各商品の評価スコアを偏差値化する偏差値化部と、各評価項目の偏差値化された評価スコアが、予め定められた閾値条件満足するか否かの判定を行い、閾値条件を満足する評価項目を抽出する評価項目抽出部とからなる、判定処理手段を、さらに備える。
これにより、自商品を他の比較・競合商品と比べた場合の、自商品の強み・弱みを明らかにすることができ、自商品の強調すべき商品コンセプトおよび改善すべきコンセプトを明確にすることができる。
特に、通常アンケート等の収集データの集計にて算出される平均や度数集計だけでは分からない、競合商品との比較を反映した潜在的な項目発見し、定量的に把握することが可能となる。

0006

また、請求項3記載のごとく、前記入力手段から入力される複数種類の収集データは、商品購入者商品購入前における商品評価データ、および商品購入後における商品評価データであり、ポジショニング処理手段によるポジショニング処理は、商品購入前における商品評価データの値を一方の軸に、商品購入後における商品評価データの値を一方の軸と直交する他方の軸にとって、各評価項目の座標を得ることで行われ、評価スコア計算処理手段による評価スコアの算出は、評価項目の座標の原点からの距離に対して、エリア毎に設定され、複数種類の収集データの内容により決定される評価関数を用いて行われる重み付け処理を施して行われる。
これにより、自商品を他の比較・競合商品と比べた場合の、自商品の強み・弱みを明らかにすることができ、自商品の強調すべき商品コンセプトおよび改善すべきコンセプトを明確にすることができる。
特に、通常アンケート等の収集データの集計にて算出される平均や度数集計だけでは分からない、競合商品との比較を反映した潜在的な項目を発見し、定量的に把握することが可能となる。

0007

また、請求項4記載のごとく、前記複数のエリアは、商品における評価項目の強み・弱みの度合いに応じて分類される。
これにより、自商品における各評価項目の強み度合い・弱み度合いを把握することができる。

発明の効果

0008

本発明によれば、自商品の評価項目毎に、即ち商品コンセプト毎に、他の比較商品に対する強み・弱みを評価スコアや順位付けにより定量化することができ、自商品の強調すべき商品コンセプトを明確にすることが可能となる。

発明を実施するための最良の形態

0009

次に、本発明を実施するための形態を、添付の図面を用いて説明する。
図1に示す商品評価装置は、収集データであるアンケート調査等のマーケットリサーチ結果を入力するための入力手段1と、入力された収集データに基いて、複数の商品の評価を、複数の評価項目について行う評価手段2と、評価手段2による評価結果を出力する出力手段3と、入力した収集データが格納されるデータベース4とを備えている。

0010

評価手段2は、入力された複数種類の収集データに基いて、各商品の各評価項目を、複数のエリアに分類するポジショニング処理手段21と、複数種類の収集データによりエリア毎に決定される評価関数に基いて、各評価項目の評価スコアを算出する評価スコア計算処理手段22と、各エリアにおける評価項目毎に各商品の順位付けを行う比較処理手段23と、評価スコア計算処理手段22により算出された各商品の評価スコアを、評価項目別に偏差値化する偏差値化部24aと、各評価項目の偏差値化された評価スコアが、予め定められた閾値条件を満足するか否かの判定を行い、閾値条件を満足する評価項目を抽出する評価項目抽出部24bとからなる判定処理手段24とを備えている。

0011

このように構成される商品評価装置においては、以下のようにして商品評価が行われる。
まず、商品評価装置には、複数の商品についてのアンケート結果が、前記入力手段1により入力され、データベース4に格納されている(例えば図2に示すように、自商品についてのアンケート結果51a、他の競合商品についてのアンケート結果51b・51c・51d・・・が格納されている)。

0012

各商品についてのアンケート結果は、複数種類のアンケートからなっており、各アンケートは複数の評価項目を有している。
例えば、図3に示すように、商品Aについてのアンケート結果は、「購入重視点」および「購入後評価」といった2種類のアンケートからなり、各アンケートはそれぞれ複数の評価項目を備えている。

0013

「購入重視点」は、商品Aを購入するにあたってこの評価項目を重視するかというものであり、例えば1〜5までの5段階評価で評価結果が表わされ、「1」に近い程その項目を重視しない、「5」に近い程その項目を重視するといった評価となる。
「購入後評価」は、商品Aを購入した後の各評価項目に対する評価であり、例えば1〜5までの5段階評価で評価結果が表わされ、「1」に近い程その項目の評価が低い、「5」に近い程その項目の評価が高いといった結果となる。
図3に示す評価結果では、例えば、「購入重視点」における評価項目「aaaa」の評価結果は「3」となっており、「購入後評価」における評価項目「dddd」の評価結果は「5」となっている。

0014

図2に示すように、商品評価装置においては、上述の各商品についてのアンケート結果の各評価項目が予め設定された4つのポジションのうち、何れのポジションに該当するかを振り分けるポジショニング処理を行った後(S01)、各評価項目の評価スコアを算出する評価スコア計算処理が行われる(S02)。この評価スコア計算処理を行うにあたっては、ポジション別に設定された重み付け関数が考慮される。
次に、評価項目毎に、各商品の評価スコアを比較する評価スコアの比較処理が行われ(S03)、さらに評価スコアの比較結果に基いて、自商品における各評価項目が「重点維持項目」、「重点改善項目」、「維持項目」、および「要観察項目」に該当するか否かの判定を行う判定処理が行われる(S04)。
最後に、判定処理が行われた評価結果が出力手段3から出力される。

0015

次に、これらの各処理(S01〜S05)について詳しく説明する。
〔ポジショニング処理(S01)〕
ポジショニング処理は評価手段2のポジショニング処理部21にて行われ、図4に示すように、図3に示したアンケート結果における各項目の評価点数を偏差値化するとともに、4つのエリアが構成されたエリアマップ割り当て(S11)、ポジショニング結果を得る(S12)。

0016

テップS11における偏差値化は、評価項目毎に各商品A・B・・・の評価点を集計して平均値を算出し、各商品A・B・・・の評価点の平均値に対する偏差値を求め、図5に示すようなテーブルを作成する。
例えば、商品Aにおける「購入重視点」の評価項目「aaaa」の評価点は「3」であるが、これを偏差値に換算すると、図5に示すように「45」となる(図5における「偏差値化購入重視点」の評価項目「aaaa」の欄を参照)。同様に、商品Aにおける「購入後評価」の評価項目「aaaa」の評価点は「4」であるが、これを偏差値に換算すると、図5に示すように「60」となる(図5における「偏差値化購入後評価」の評価項目「aaaa」の欄を参照)。

0017

この偏差値化された「偏差値化購入重視点」および「偏差値化購入後評価」に基いて、各評価項目を図6に示すエリアマップの各エリアに割り当てる。
エリアマップは、横軸に「偏差値化購入重視点」をとり、縦軸に「偏差値化購入後評価」をとって、「偏差値化購入重視点」の値が50以上で且つ「偏差値化購入後評価」の値が50以上となるエリア(第1象現に相当するエリア)を第1エリアに設定し、「偏差値化購入重視点」の値が50未満で且つ「偏差値化購入後評価」の値が50以上となるエリア(第2象現に相当するエリア)を第2エリアに設定し、「偏差値化購入重視点」の値が50未満で且つ「偏差値化購入後評価」の値が50未満となるエリア(第3象現に相当するエリア)を第3エリアに設定し、「偏差値化購入重視点」の値が50以上で且つ「偏差値化購入後評価」の値が50未満となるエリア(第4象現に相当するエリア)を第4エリアに設定している。

0018

「偏差値化購入重視点」の値および「偏差値化購入後評価」の値に基いて、各商品における各評価項目をエリアマップ上に布置し、第1エリアから第4エリアまでの何れかのエリアを割り当てて、図7に示すようなポジショニング結果を得る。
例えば、商品Aの評価項目「aaaa」は「偏差値化購入重視点」の値と「偏差値化購入後評価」の値とが、それぞれ「45」と「60」であるので第2エリアに属し、商品Aの評価項目「bbbb」は「偏差値化購入重視点」の値と「偏差値化購入後評価」の値とが、それぞれ「40」と「45」であるので第3エリアに属し、商品Aの評価項目「cccc」は「偏差値化購入重視点」の値と「偏差値化購入後評価」の値とが、それぞれ「65」と「45」であるので第4エリアに属し、商品Aの評価項目「dddd」は「偏差値化購入重視点」の値と「偏差値化購入後評価」の値とが、それぞれ「60」と「59」であるので第1エリアに属する。
このポジショニング処理は、各商品の評価項目毎に行われる。

0019

ここで、第1エリアは、「偏差値化購入重視点」および「偏差値化購入後評価」の両方の値が高いエリアであり、需要者はその評価項目に関して、商品購入に際して重要視しており、商品購入後も満足しているということが伺える。従って、第1エリアにポジショニングされた評価項目については、そのコンセプトを維持していくことが重要であり、「重点維持項目」とする。

また、第2エリアは、「偏差値化購入重視点」の値は低いが「偏差値化購入後評価」の値が高いエリアであり、需要者はその評価項目に関して、商品購入時にはあまり重要視していなかったが、商品購入後に高い評価を下したことが伺える。従って、第2エリアにポジショニングされた評価項目については、第1エリアの評価項目程ではないが、そのコンセプトを維持するべきである「維持項目」とする。

0020

また、第3エリアは、「偏差値化購入重視点」および「偏差値化購入後評価」の両方の値が低いエリアであり、需要者はその評価項目に関して、商品購入の際には重要視しておらず、商品購入後も満足していないことが伺える。従って、第3エリアにポジショニングされた評価項目については、そのコンセプトの見直しを図ることが重要であり、「重点改善項目」とする。
また、第4エリアは、「偏差値化購入重視点」の値は高いが「偏差値化購入後評価」の値が低いエリアであり、需要者はその評価項目に関して、商品購入時には重要視していたが、商品購入後の実際の評価は低かったことが伺える。従って、第4エリアにポジショニングされた評価項目については、そのコンセプトの是非を見極めるべく「要観察項目」とする。

0021

〔評価スコア計算処理(S02)〕
評価スコア計算処理では、まず図6に示すエリアマップに布置された評価項目の座標を極座標変換し、原点からの距離rとエリア毎に設定された重み関数F(θ)とを用いて、次式(1)から各評価項目の評価スコアを算出する。
(評価スコア)=r×F(θ) ・・・(1)
ここで、重み関数F(θ)は、図8に示すように、0〜1の範囲の値で表わされ、その値は評価項目の座標の横軸からの角度θの大きさに応じて変化する。

0022

第1エリアの関数F(θ)の値は、例えば、前記角度θが0〜π/4の範囲では角度θが増加するにつれて0から1まで一次関数的に増加していき、角度θがπ/4〜π/2の範囲では常に1となっている。
また、第2エリアの関数F(θ)の値は、例えば、前記角度θが0〜π/2の範囲で角度θが増加するにつれて0から1まで一次関数的に増加していく。
また、第3エリアの関数F(θ)の値は、例えば、前記角度θが0〜π/2の範囲で角度θが増加するにつれて0から−1まで一次関数的に減少していく。
また、第4エリアの関数F(θ)の値は、例えば、前記角度θが0〜π/4の範囲では角度θが増加するにつれて0から−1まで一次関数的に減少していき、角度θがπ/4〜π/2の範囲では常に−1となっている。

0023

そして、商品Aの評価項目「aaaa」の評価スコアは第2エリアの関数F(θ)を用いて次式(2)により算出される。
(評価スコア)=r2×F(θ2) ・・・(2)
また、商品Aの評価項目「bbbb」の評価スコアは第3エリアの関数F(θ)を用いて次式(3)により算出される。
(評価スコア)=r3×F(θ3) ・・・(3)
また、商品Aの評価項目「cccc」の評価スコアは第4エリアの関数F(θ)を用いて次式(4)により算出される。
(評価スコア)=r4×F(θ4) ・・・(4)
また、商品Aの評価項目「dddd」の評価スコアは第1エリアの関数F(θ)を用いて次式(5)により算出される。
(評価スコア)=r1×F(θ1) ・・・(5)

0024

このように評価スコア計算処理工程では、図9に示すように、図3に示した商品別のアンケート結果、このアンケート結果からポジショニング処理工程を経て得られたポジショニング結果、およびポジショニング毎(エリア毎)に設定されたに重み関数F(θ)を用いて、各評価項目の座標を極座標変換するとともに重み付け処理を行って(S21)、商品別の評価スコアを算出する(S22)。 この商品別評価スコアは全ての商品における全ての評価項目について算出され、算出された評価スコアは、図10に示すようなテーブルに表わされる。

0025

図10には、自商品、および商品A〜Dの各評価項目についての商品別評価スコアを示している。
ここで、「自商品」とは、商品コンセプトの強み・弱みを明確化・定量化して、強調すべき商品コンセプトを明確にしたい商品であり、「商品A・B・C・・・」は、自商品と競合する商品、または自商品の比較対象となる商品である。

0026

〔評価スコアの比較処理(S03)〕
次に、図11に示すように、算出された評価スコアを、評価項目毎、およびポジショニングしたエリア毎に比較・集計して(S31)、各評価項目について各商品のランキング付けを行う(S32)。
商品のランキングは、図12に示すように、エリア毎に作成されたテーブルに、評価項目毎に表わされている。
図12に示すテーブルでは、第1エリアに布置された評価項目についての商品ランキングが表わされている。

0027

例えば、図12に示すテーブルの評価項目「aaaa」の欄には、評価項目「aaaa」が第1エリアにポジショニングされた商品の商品名がランキング順に並んでおり、評価項目「aaaa」については、自商品の評価スコア値が2番目に大きかったことが判る。また、評価項目「bbbb」についても、自商品の評価スコア値が4番目に大きかったことが判る。評価項目「cccc」以降についても同様である。

0028

〔判定処理(S04)〕
図13に示す判定処理工程では、図10に示す評価スコアのテーブルと図12に示す商品ランキングのテーブルとを用いて、ランキング化された評価スコアを評価項目毎に偏差値化して、自商品の偏差値化評価スコアが予め定められた閾値条件を満足するか否かの判定を行う(S41)。
図14には、第1エリアにおける各評価項目の偏差値化評価スコアおよび自商品についての判定結果を表わすテーブルを示している。
この場合、判定の基礎となる閾値条件は、「偏差値化評価スコアの値が50を超えているか否か」に設定されており、自商品の偏差値化評価スコアが閾値を超えている評価項目のみを、閾値条件を満足しているとして抽出する(図14のテーブルでは、偏差値化評価スコアが閾値を超えていて抽出された評価項目の欄には「○」が表示され、偏差値化評価スコアが閾値以下となって抽出されなかった評価項目の欄には「×」が表示されている)。

0029

第1エリアに位置する評価項目は「重点維持項目」として位置付けられているが、偏差値化評価スコアが閾値を超えている自商品の評価項目は、他の商品A・B・C・・・と比べても評価が高く強みをもっている項目と考えられるため、判定により抽出して「重点維持項目」として採用する。逆に、偏差値化評価スコアが閾値以下である自商品の評価項目は、他の商品A・B・C・・・と比べるとさほど強みを持っているとは言えないため、「重点維持項目」として採用しないこととしている。
また、第2エリアに位置する評価項目は「維持項目」として位置付けられているが、第1エリアの評価項目の場合と同様に、閾値条件が「偏差値化評価スコアの値が50を超えているか否か」に設定されている。そして、偏差値化評価スコアが閾値を超えている自商品の評価項目は、他の商品A・B・C・・・と比べても評価が高く強みをもっている項目と考えられるため「維持項目」として抽出し、偏差値化評価スコアが閾値以下である自商品の評価項目は、他の商品A・B・C・・・と比べるとさほど強みを持っているとは言えないため、「維持項目」として抽出しないこととしている。

0030

一方、第3エリアおよび第4エリアに位置する評価項目については、評価スコアの値がマイナスの値になるため、閾値条件が「偏差値化評価スコアの値が50よりも小さいか否か」に設定されており、自商品の偏差値化評価スコアが閾値よりも小さい評価項目のみを、閾値条件を満足しているとして抽出する。
これは、第3エリアおよび第4エリアに位置する評価項目は「重点改善項目」および「要観察項目」として位置付けられているが、偏差値化評価スコアが閾値よりも小さい自商品の評価項目は、他の商品A・B・C・・・に比べても評価が悪く弱みをもっている項目と考えられるため、判定により抽出して「重点改善項目」および「要観察項目」として採用する。逆に、逆に、偏差値化評価スコアが閾値を以上である自商品の評価項目は、他の商品A・B・C・・・と比べるとさほど大きな弱みではないと言えるため、「重点改善項目」および「要観察項目」として採用しないこととしている。

0031

このようにして、閾値条件を満足する評価項目を抽出し、抽出された「重点維持項目」、「維持項目」、「重点改善項目」、および「要観察項目」を、判定結果として出力手段3により出力する(図13のS42)。
判定結果を出力する出力手段3は、例えば、判定結果を画面上に表示するディスプレイ装置や、判定結果を紙媒体プリントアウトするプリンタ等である。

0032

このように、商品評価装置は、「購入重視点」や「購入後評価」といった複数種類の収集データを入力する入力手段1と、入力された収集データに基いて複数の商品の評価を、複数の評価項目について行う評価手段2と、評価手段2による評価結果を出力する出力手段3とを備えた商品評価装置であり、
評価手段2は、入力された「購入重視点」および「購入後評価」の内容に基いて、各商品の各評価項目を、第1エリア〜第4エリアまでの複数のエリアに分類するポジショニング処理部21と、各評価項目の収集データを、分類されたエリアに応じた重み付けを行いながら数値化した評価スコアを算出する評価スコア計算処理部22と、算出された評価スコアに基いて、各エリアにおける評価項目毎に各商品の順位付けを行う比較処理部23とを備える。
従って、自商品の評価項目毎に、即ち商品コンセプト毎に、他の比較商品に対する強み・弱みを評価スコアや順位付けにより定量化することができ、自商品の強調すべき商品コンセプトを明確にすることが可能となる。

0033

特に、前記エリアは、商品における評価項目の強み・弱みの度合いに応じて「重点維持項目」、「維持項目」、「要観察項目」、および「重点改善項目」の4つのエリアに分類されているので、自商品における各評価項目の強み度合い・弱み度合いを把握することができる。

0034

また、商品評価装置は、各評価項目内において前記比較処理部23により順位付けされた各商品の評価スコアを偏差値化する偏差値化部24aと、各評価項目の偏差値化された評価スコアが、予め定められた閾値条件を満足するか否かの判定を行い、閾値条件を満足する評価項目を抽出する評価項目抽出部24bとからなる判定処理部24を備えている。
従って、自商品を他の比較・競合商品と比べた場合の、自商品の強み・弱みを明らかにすることができ、自商品の強調すべき商品コンセプトおよび改善すべきコンセプトを明確にすることができる。
特に、通常アンケート等の収集データの集計にて算出される平均や度数集計だけでは分からない、競合商品との比較を反映した潜在的な項目を発見・抽出し、定量的に把握することが可能となって、商品コンセプトの立案に役立てることができる。

0035

また、アンケート等の収集データを、ある一定期間にわたって収集して、時系列で比較しながら上記評価と同等の評価を行うことで、商品購入者の嗜好推移を定量的に把握することも可能である。

図面の簡単な説明

0036

本発明にかかる商品評価装置の概要構成を示すブロック図である。
商品評価装置による商品評価フローを示す図である。
「購入重視点」および「購入後評価」についてのアンケート結果を示す図である。
図2におけるポジショニング処理工程のフローを示す図である。
偏差値化した「購入重視点」および「購入後評価」を示す図である。
ポジショニング処理が行われるエリアマップを示す図である。
ポジショニング処理結果を示す図である。
重み関数を示す図である。
評価スコア計算処理工程のフローを示す図である。
各商品の評価項目毎に算出された評価スコアを示す図である。
図評価スコアの比較処理工程のフローを示す図である。
評価項目毎にランキング処理された各商品を示す図である。
判定処理工程を示す図である。
判定処理結果を示す図である。

符号の説明

0037

1入力手段
2 評価手段
3 出力手段
4データベース
21ポジショニング処理部
22スコア算出
23比較処理部
24判定処理部

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